为什么用可决系数R2评价拟合优度，而不是用残差平方和作为评价标准？

下列关于决定系数R^2的说法，正确的有（ ）。 Ⅰ.残差平方和越小，RAZ越小 Ⅱ.残差平方和越小，RAZ越大 Ⅲ.R=1时,模型与样本观测值完全拟合 Ⅳ.R^2越接近于0，模型的拟合程度越好 回归方程的拟合优度的判定系数R2为( )。 统计检验中的拟合优度检验，用判定系数的R2大小来检验。R2值越接近于0，越表明( )。 线性回归模型的拟合优度可采用可决系数进行评判。可决系数越高，模型拟合效果越好；可决系数越小，模型拟合效果越差。 拟合优度检验中，回归平方和占的比重越大，判定系数也越大（） 多元线性回归中，可决系数是评价模型拟合优度好坏的最佳标准。 根据某地区2005?2015年农作物种植面积（X）与农作物产值（Y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到可决系数R2＝0.9，回归平方和ESS＝90，则回归模型的残差平方和RSS为（）。 根据某地区2005～2015年农作物种植面积（x）与农作物产值（y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到可决系数R2＝0.9，回归平方和ESS＝90，则回归模型的残差平方和RSS为（　　）。 根据某地区2005～2015年农作物种植面积（x）与农作物产值（y），可以建立一元线性回归模型，估计结果得到可决系数R2＝0.9，回归平方和ESS＝90，则回归模型的残差平方和RSS为（） 下列关于决定系数R^Z的说法，正确的有（）。<br/>Ⅰ.残差平方和越小，RAZ越小<br/>Ⅱ.残差平方和越小，RAZ越大<br/>Ⅲ.R=1时,模型与样本观测值完全拟合<br/>Ⅳ.R^Z越接近于0，模型的拟合程度越好 残差平方和越小，判定系数越小。() 已知回归平方和SSR=4584，残差平方和SSE=146，则判定系数（） 可决系数R2的取值范围是（ ） 模型中，依据拟合优度R2与F统计量的关系可知，当R2＝0时，有（）。 模型中，根据拟合优度R2与F统计量的关系可知，当R2＝0时，有（　　）。 给出下列结论： （1）在回归分析中，可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果，R方越大，模型的拟合效果越好；（2）在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好；（3）在回归分析中，可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，r越小，模型的拟合效果越好；（4）在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合 残差平方和 对模型yi＝β0＋β1χ1i＋β2χ2i＋μi的最小二乘回归结果显示，R2为0.92，总离差平方和为500，则残差平方和RSS为（）。 对模型Yi=β0+β0X1i+β2X2i+μi的最小二乘回归结果显示，R2为0.92，总离差平方和为500，则残差平方和为()。 在多元线性回归分析中，为什么用修正的决定系数衡量估计模型对样本观测值的拟合优度？